python上下文管理器

Python上下文管理器原理与实践 在上下文管理器内部可以捕获并处理特定类型的异常,甚至改变异常行为。通过在__exit__方法中处理异常,可以确保即使在执行过程中发生了错误,相关资源也会得到恰当的清理,避免了资源泄露的风险。例如,在处理数据库事务时,事务的开始和结束都需要进行适当的控制,以确保数据的一致性。使用上下文管理器,我们可以确保在事务结束时,无论中间的操作是否成功,都能够正确地提交或回滚事务。return self.connection # 返回连接以执行SQL操作。 阅读详情

什么是上下文管理器?

基本语法

with open('test.txt') as f:
    print f.readlines()
1. 上下文表达式:with open('test.txt') as f:
2. 上下文管理器:open('test.txt')
3. f 不是上下文管理器,应该是资源对象。

如何写上下文管理器

要自己实现这样一个上下文管理,要先知道上下文管理协议。

简单点说,就是在一个类里,实现了__enter__和__exit__的方法,这个类的实例就是一个上下文管理器。

例如这个示例:

class Resource():
    def __enter__(self):
        print('===connect to resource===')
        return self
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('===close resource connection===')
        
    def operate(self):
        print('===in operation===')
        
with Resource() as res:
    res.operate()
 输出结果
===connect to resource===
===in operation===
===close resource connection===

为什么你要用上下文管理器

学习时多问自己几个为什么,养成对一些细节的思考,有助于加深对知识点的理解。

为什么要使用上下文管理器?

在我看来,这和 Python 崇尚的优雅风格有关。

可以以一种更加优雅的方式,操作(创建/获取/释放)资源,如文件操作、数据库连接;
可以以一种更加优雅的方式,处理异常;
第一种,我们上面已经以资源的连接为例讲过了。

而第二种,会被大多数人所忽略。这里会重点讲一下。

大家都知道,处理异常,通常都是使用 try…execept… 来捕获处理的。这样做一个不好的地方是,在代码的主逻辑里,会有大量的异常处理代理,这会很大的影响我们的可读性。

好一点的做法呢,可以使用 with 将异常的处理隐藏起来。

仍然是以上面的代码为例,我们将1/0 这个一定会抛出异常的代码写在 operate 里

class Resource():
    def __enter__(self):
        print('===connect to resource===')
        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('===close resource connection===')
        return True

    def operate(self):
        1/0

with Resource() as res:
    res.operate()

运行一下,惊奇地发现,居然不会报错。

这就是上下文管理协议的一个强大之处,异常可以在__exit__ 进行捕获并由你自己决定如何处理,是抛出呢还是在这里就解决了。在__exit__ 里返回 True(没有return 就默认为 return False),就相当于告诉 Python解释器,这个异常我们已经捕获了,不需要再往外抛了。

在 写__exit__ 函数时,需要注意的事,它必须要有这三个参数:

exc_type:异常类型
exc_val:异常值
exc_tb:异常的错误栈信息
当主逻辑代码没有报异常时,这三个参数将都为None。

理解并使用 contextlib

在上面的例子中,我们只是为了构建一个上下文管理器,却写了一个类。如果只是要实现一个简单的功能,写一个类未免有点过于繁杂。这时候,我们就想,如果只写一个函数就可以实现上下文管理器就好了。

这个点Python早就想到了。它给我们提供了一个装饰器,你只要按照它的代码协议来实现函数内容,就可以将这个函数对象变成一个上下文管理器。

我们按照 contextlib 的协议来自己实现一个打开文件(with open)的上下文管理器。

import contextlib

@contextlib.contextmanager
def open_func(file_name):
    # __enter__方法
    print('open file:', file_name, 'in __enter__')
    file_handler = open(file_name, 'r')
	
    # 【重点】:yield
    yield file_handler

    # __exit__方法
    print('close file:', file_name, 'in __exit__')
    file_handler.close()
    return

with open_func('/Users/MING/mytest.txt') as file_in:
    for line in file_in:
        print(line)

在被装饰函数里,必须是一个生成器(带有yield),而yield之前的代码,就相当于__enter__里的内容。yield 之后的代码,就相当于__exit__ 里的内容。

上面这段代码只能实现上下文管理器的第一个目的(管理资源),并不能实现第二个目的(处理异常)。

如果要处理异常,可以改成下面这个样子。

import contextlib

@contextlib.contextmanager
def open_func(file_name):
    # __enter__方法
    print('open file:', file_name, 'in __enter__')
    file_handler = open(file_name, 'r')

    try:
        yield file_handler
    except Exception as exc:
        # deal with exception
        print('the exception was thrown')
    finally:
        print('close file:', file_name, 'in __exit__')
        file_handler.close()

        return

with open_func('/Users/MING/mytest.txt') as file_in:
    for line in file_in:
        1/0
        print(line)

总结起来,使用上下文管理器有三个好处:

提高代码的复用率;
提高代码的优雅度;
提高代码的可读性;

在 Python 中使用上下文管理器context manager的 5 个层次 由于每台机器的计算资源都是有限的,因此每个程序都需要考虑资源管理。比如文件处理,最好在使用完文件后将其关闭。files = []因此,只要不再需要,就应关闭每个已打开的文件。Python 有相对的内置函数built-in functions,因此我们可以方便地打开和关闭文件。")f.close()上述程序是可行的。但是,如果open()和close()之间的处理过程变得更加复杂,并且出现错误,那么没有人能够保证文件最终会被关闭。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

探索Python中的上下文管理器

上下文管理器是遵循特定协议的对象,这个协议包括和__exit__()两个魔术方法。方法在with语句的代码块执行前被调用,而__exit__()方法则在代码块执行完毕后被调用,无论代码块是否正常结束或者因为异常而终止。自定义上下文管理器是Python中一项强大的功能,它允许开发者封装资源的获取和释放逻辑,确保资源使用完毕后能够正确地进行清理。在这一节中,我们将探讨如何创建自定义上下文管理器,并提供多个示例来展示其应用。自定义上下文管理器非常有用,特别是在处理那些Python标准库没有提供内置支持的资源时。

无远弗届 1005

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